Enlighten AI Routing

Enlighten AI Routing은 AI와 기계 학습을 사용하여 상호작용을 최적화하는 고급 라우팅 솔루션입니다. 광범위한 데이터를 사용하여 컨택과 상담원 간의 최상의 연결을 예측합니다. 이는 컨택 환경과 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

Enlighten AI Routing은 다음 프로세스를 따릅니다.

  1. 주어진 ACD 스킬닫힘 상담원 스킬, 능력 및 지식에 기반한 인터랙션의 전달을 자동화하는 데 사용됩니다.에 대한 가장 중요한 목표 메트릭으로 KPI닫힘 상담원 성과를 측정하는 데 사용되는 확정된 메트릭입니다를 선택합니다. 예를 들어 평균 처리 시간을 선택할 수 있습니다.

  2. Enlighten AI Routing은 목표 메트릭에 대한 모델을 생성합니다. 상담원, CX, 컨택 데이터 전반에서 패턴을 찾아 최상의 결과를 예측합니다.

  3. 컨택이 CXone 시스템에 진입하면 목표 메트릭을 충족하는 데 가장 적합한 상담원과 연결됩니다.

Enlighten AI Routing에 대한 주요 정보

  • 원하는 ACD 인바운드 음성 스킬에 대해 Enlighten AI Routing을 구성할 수 있습니다.

  • Enlighten AI Routing에서 사용하는 데이터와 모델은 정확성을 유지하고 변화하는 컨택 행동에 적응하기 위해 정기적으로 새로 고쳐집니다.

  • Enlighten AI Routing은 피드백과 이전 상호작용을 통해 지속적으로 학습합니다. 이는 라우팅 결정을 개선하는 데 도움이 됩니다.

  • 사전 작성 보고서는 Enlighten AI Routing이 KPI에 미치는 영향을 보여주고 시간 경과에 따른 추세 통찰력을 제공합니다.

  • 스킬에 대한 초점 메트릭을 선택할 때 가중치도 선택합니다. 가중치 설정은 Enlighten AI Routing이 충분히 활용되지 않은 상담원보다 KPI를 충족할 가능성이 높은 상담원을 선호하는 정도를 결정합니다.

  • A/B 전환 설정을 사용하여 라우팅 결정의 영향을 측정할 수 있습니다. 이를 통해 KPI 개선 사항을 정확하게 평가할 수 있습니다.

  • Enlighten AI Routing 시간이 초과되면 CXone ACD는 대신에 기본 라우팅 방법을 사용합니다.
  • 을 사용하려면 동적 전달Enlighten AI Routing을 활성화해야 합니다.
  • 불스아이 라우팅과 함께 Enlighten AI Routing을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 페이지의 라우팅 방법 섹션을 참조하세요.
  • Enlighten AI Routing은 프로세스 통신 모델을 사용합니다.

라우팅 방법

Enlighten AI Routing은 특성 기반 라우팅 및 불스아이 라우팅과 원활하게 작동합니다. 특성 기반 라우팅을 사용하면 선택한 상담원 특성을 기준으로 잠재적 상담원 풀을 제한할 수 있습니다. Enlighten AI Routing은 라우팅 특성 의사결정 프로세스를 고려하고 사용합니다.

불스아이 라우팅 구성에 따라 Enlighten AI Routing의 상담원 풀이 줄어들 수 있습니다. 그러나 Enlighten AI Routing은 축소된 풀에서 가장 적합한 상담원와 컨택을 계속 연결할 수 있습니다.

Classics, Inc.의 관리자인 마거리트 블레이크니는 회사의 AHT닫힘 상담원이 인터랙션을 처리하는 데 소요된 평균 처리 시간입니다를 개선하고자 합니다. 이를 위해 그녀는 불스아이 라우팅과 Enlighten AI Routing을 함께 사용하여 다음 단계를 수행합니다.

  • 마거리트는 관할 상담원들을 검토하여 그들의 숙련도 수준이 올바르게 할당되었는지 확인합니다.
  • 그녀는 AHT가 높은 인바운드 전화 ACD 스킬닫힘 상담원 스킬, 능력 및 지식에 기반한 인터랙션의 전달을 자동화하는 데 사용됩니다.을 이해하는 데 도움이 되도록 스킬 성과 보고서와 같은 일부 보고서를 가져옵니다.
  • 마거리트와 그녀의 Studio 개발자는 AHT가 높은 각 ACD 스킬에 대한 라우팅 스크립트를 검토합니다.
  • 이러한 각 ACD 스킬에 대해 REQAGENT 작업을 사용하여 처음 대기열에 들어갈 때 상호작용에 대한 ACD 스킬 숙련도 범위를 설정합니다. 예를 들어 Fiction ACD 스킬의 REQAGENT 작업의 경우 HighProficiency는 1로, LowProficiency는 5로 설정합니다.
  • 마거리트는 인바운드 음성 ACD 스킬에 대해 Enlighten AI Routing을 구성합니다.

이제 마거리트는 Enlighten AI 라우팅 요약 보고서를 가져올 수 있습니다. 이는 Enlighten AI Routing을 사용할 때와 사용하지 않을 때의 통화 결과 차이를 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터 소스

Enlighten AI Routing은 많은 데이터 소스를 사용하여 정확한 예측과 최상의 라우팅 결정을 수행합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 고객 경험(CX) 데이터: 통화 대화 내용, 채팅 로그, 고객 피드백과 같은 과거의 컨택 상호작용 자료. 이 데이터는 패턴과 추세를 파악하기 위해 분석됩니다.
  • 상담원 데이터: 상담원 ACD 스킬, 성과 지표, 가용성 및 과거 라우팅 패턴. 이는 가장 적합한 상담원과 컨택을 연결하는 데 사용됩니다.
  • 고객 데이터: 컨택 프로필, 기본 설정 및 과거의 상호작용. 이는 라우팅 결정을 개인화하고 선택한 KPI를 개선하는 데 사용됩니다.

Enlighten AI Routing은 이 데이터와 함께 라우팅 모델을 지속적으로 학습하고 개선하는 알고리즘을 사용합니다.